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智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA

论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。

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面壁MiniCPM4端侧模型发布:长文本推理 5 倍提速,0.5B 模型拿下新SOTA

2025智源大会,面壁发布MiniCPM4.0端侧模型,含8B稀疏闪电版与0.5B款。其采用InfLLM架构,实现长文本推理5倍提速、最高220倍加速,还在性能、部署等方面优化,适配多芯片与框架。

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TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象

文章深入解析TileLang核心编程抽象,介绍写kernel的方式,阐述TileLang三层抽象特点及适用场景,展示JIT工作流、接口和执行后端,还提及性能优化、基准测试、正确性校验,最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。

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上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式

上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率

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图解Vllm V1系列7:使用AsyncLLM做异步推理

文章因异步RL讨论热,探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理,分析单条请求处理流程及阶段,说明并发提升效率的方法,还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。

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CVPR史上首次!中国车厂主讲AI大模型,自动驾驶也玩Scaling Law?

世界计算机三大顶会之一CVPR 2025落幕,小鹏汽车作为唯一受邀车企,其世界基座模型负责人发表演讲分享成果。小鹏用强化学习打造‘AI大脑’,还自研‘世界模型’,从云到端全流程优化,展现中国车企在自动驾驶的创新实力。

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Gemini Flash/Lite 更新:更聪明、更快、更省钱

Gemini 2.5 Flash 和 2.5 Flash-Lite 更新,可在 Google AI Studio 和 Vertex AI 上使用。相比稳定型号,预览型号质量和速度提升,效率更高,分别减少一定比例输出令牌。两版本各有优势,如 Flash-Lite 指令遵循等能力提升,Flash 工具使用性能更好。

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Mini-sglang-01:从Client到Scheduler的消息流转之旅

文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang,详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程,分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略,还预告后续分析调度和模型实现逻辑。

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一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器

马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现,AI性能提升一半靠模型,一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK,发现DALL - E 3性能提升中,模型升级贡献51%,提示词优化贡献49%。

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AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。

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